来源：数据猿 记者：郭敏

近几年，为了吸引用户注册，O2O企业、电商平台和各种互金网站的营销手段越来越多样化，微信红包、电商优惠券、电商免单之类的活动接连不断。由于没有任何门槛和风险，这些活动吸引了大量网友参与。正因如此，看中其中商机的“羊毛党”也得到了迅速发展，数量与日俱增。

但是随着大数据的普及应用，大数据风控的概念慢慢落地，它是指通过运用大数据构建模型的方法对作弊和欺诈方进行风险控制和风险提示。如今，如何利用大数据风控技术解决“羊毛党”的问题，成为业内人士关注的焦点。

1月13日，由DataFun、数据猿主办的《算法架构系列活动—大数据风控技术应用》在洪泰创新空间举办，本期活动聚焦大数据风控和反欺诈应用，邀请了O2O、电商和互金公司的相关专家分享了各自的探索和实践。

近几年，随着外卖O2O的火热，刷单乱象严重损害了消费者的利益。据了解，外卖刷单背后隐藏着一条地下黑色产业链，从机器刷单到人肉刷单，再到多角色串通联合刷单，刷单手段越来越多样化。如何剿灭？会上，百度外卖风控中心技术负责人王永会以《外卖风控业务中的健康度模型》为主题分享了精彩的内容，从外卖中存在的风险行为到搭建相对完善的健康体系，王永会做了具体的阐释。

百度外卖风控中心技术负责人 王永会

他指出，目前骗取平台补贴和刷单的黑产从业者已经布下了比较完整的产业链，除了关系复杂的各路角色，还有提供专业“装备”的黑产从业者，他们提供手机卡、刷机软件、接码平台等，羊毛党们通过这些“装备”模拟出正常的用户来平台上“薅羊毛”。

对各路黑产从业者所组成的产业链条，如何构建严密的风控体系？王永会以百度外卖风控体系为例做了说明，他介绍百度外卖体系包含：商户健康度、用户健康度、骑士、BD、订单、平台等，其中，把结果应用到整个业务产品线的各个链条是重中之重。

对于整体的外卖风控工作，王永会表示，数据是根本，模型是工具，理解业务是关键。只有掌握了用户、商户、骑士等各方面的数据后，才能建立模型对异常用户进行识别，这个过程中最大的挑战就是业务渗透。

在“互联网+”的大背景下，迎来了销售模式新生代，利用“微信”社交平台创业者日益增多，微店以注册简单、不必办理相关经营证照、支付便捷、低门槛等优势受到广大初始创业者的青睐。但由此产生的风险随之而来，加强监管，迫在眉睫。微店风险管理部负责人王亚伟分享了大数据风控系统在微店的实践。

微店风险管理部负责人 王亚伟

他指出，大数据时代风险管理管理尤为重要，电商场景下的业务风险包括：内容风险、垃圾广告风险等，针对这些风险，微店构建了自己的风控防御体系，具体涉及到规则引擎、内容审核系统、反作弊系统、数据分析平台和风险决策平台等。

在实际的操作中，风控系统分为数仓、特征、规则和模型四个层面，在搭建的过程中，技术人员可能会忽略基础建设，系统分层也可能不够清晰，这些都是企业需要规避的。王亚伟强调，在日常的运营中，切勿重规则而忽略了模型，也不可过度依赖模型。

目前，利用数据进行变现的商业模式有两个：一个是精准营销，典型的场景是商品推荐和精准广告投放；另外一个是大数据风控，典型的场景是金融行业的大数据风控。风控是金融的核心，数据驱动的消费金融业务管理的原则是什么？在金融领域，数据驱动决策的应用深度与广度如何？对于这些问题，天创信用CRO&易宝集团副总裁张宇做了具体解答。

天创信用CRO&易宝集团副总裁 张宇

张宇表示，数据驱动是科学方法在业务管理中的实际运用，风险收益平衡、权责清晰的风险管理、未雨绸缪的业务规划、应用指标体系管理、基于概率管理是数据驱动的消费金融业务管理要遵循的五大原则。张宇特别强调，风险收益平衡包含产品的风险收益率，在这之中，Vintage是数据驱动、把账算清楚的核心。

何为Vintage？Vintage一词源自葡萄酒业，意思是葡萄酒酿造年份。每年天气、温度、湿度、病虫害等情况不同，这些因素都会对葡萄酒的品质产生很大的影响，所以人们对葡萄酒以葡萄当年的采摘年份进行标识来加以区分品质。张宇表示，现在Vintage分析被广泛应用于金融信贷产业，分析的方法是针对不同时期产生的信贷帐户资产进行跟踪，按账单月长短进行同步对比，从而了解不同时期帐户的资产质量情况。

现如今，无论是O2O企业、电商平台和互金网站都在利用大数据风控体系来保障业务的正常运行，通过采集各项指标进行数据建模分析，不仅提高了效率，还使统计结果变得更加有效。（文/郭敏）